R-Exams: Elaboração de questões para Moodle com o Software R
Curso ofertado pelo Programa de Formação de Professores da UFT - PROFOR 2024
Prof. Dr. Fernando Machado Haesbaert - fernandomh@uft.edu.br
30/04/2024 - 14:30 às 17:30
1 Introdução
R/Exams é um pacote da linguagem R que permite a criação de exercícios dinamicamente que podem ser exportados para o ambiente Moodle, especialmente útil para conteúdo de matemática, estatística ou física. A maior vantagem da utilização deste sistema é a possibilidade de gerar diferentes versões do mesmo exercício com diferenças aleatórias nas variáveis do exercício. Possibilita ainda fornecer feedbacks com resoluções detalhadas de fórmulas e gráficos específicos para cada versão do exercício, melhorando assim o processo de avaliação no ensino a distância. Utilizando a interface de desenvolvimento RStudio, e o pacote RMarkdown https://rmarkdown.rstudio.com/, que possibilita criar os exercícios dinâmicos que podem ser exportados para o ambiente Moodle.
1.1 O software R e a interface gráfica RStudio
O R é uma linguagem de programação open source para análise de dados
que fornece uma grande variedade de ferramentas estatísticas e gráficas
Curso-R.
RStudio é um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) para R. Inclui
um console, editor de realce de sintaxe que oferece suporte à execução
direta de código, bem como ferramentas para plotagem, histórico,
depuração e gerenciamento de espaço de trabalho [RStudio]
- Instalação do R e RStudio
Acesse o CRAN
No menu à esquerda, encontre a opção Download e clique em CRAN.
Escolha a opção de servidor (mirror) mais próxima de você.
Clique na opção base.
Na nova página, clique em Download R x.x.x for Windows, onde x.x.x o número da versão que será baixada.
Feito o download, abra o arquivo baixado e siga as instruções para instalação.
RStudio
RStudio é um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) para R. Inclui
um console, editor de realce de sintaxe que oferece suporte à execução
direta de código, bem como ferramentas para plotagem, histórico,
depuração e gerenciamento de espaço de trabalho [RStudio].
1.1.1 Pacote TIDYVERSE
O Tidyverse traz consigo o manifesto tidy. Trata-se de
um documento que formaliza uma série de princípios que norteiam o
desenvolvimento do tidyverse. Como os pacotes do tidyverse
compartilham os mesmos princípios, podem ser utilizados naturalmente em
conjunto.
Pode-se dizer que existe uma linguagem R antes e outra depois do
tidyverse. A linguagem mudou muito, a comunidade abraçou
uso desses princípios e criou centenas de novos pacotes que conversam
uns com os outros dessa forma.
O tidyverse é um pacote guarda-chuva que agrega diversos
outros pacotes que proporcionam um ferramental incrível análise de
dados.
Fazem parte do {tidyverse} pacotes para importação de dados
(readr), organização de dados (dplyr,
tidyr, tibble), manipulação de textos
(stringr), datas (lubridate), visualização de
dados (ggplot2) e diversos outros.
Veremos as características principais desses pacotes a seguir.
Os princípios fundamentais do tidyverse são:
* Reutilizar estruturas de dados existentes.
* Organizar funções simples usando o pipe |>.
* Aderir à programação funcional purrr.
* Projetado para ser usado por seres humanos.
Resumo das funcionalidades para manipulação:
* arrange(): ordena os registros pelas variáveis.
* select(): seleciona variáveis (subconjunto de colunas).
* filter(): filtra registros (subconjunto de linhas).
* mutate(): modifica/cria variáveis.
* group_by(): realiza agrupamento para realização de agregações.
* summarize(): aplica agregrações (e.g. médias por grupo).
* pivot_wider(): passa de formato longo para amplo (long ->
wide).
* pivot_longer(): passa de formato amplo para longo (wide ->
long).
* inner_join(): faz a fusão de duas tabelas conforme chaves.
Saiba mais sobre o R e RStudio em:
1.2 R Markdown
1.2.1 O que é R Markdown?
O Markdown é uma linguagem de marcação muito simples, desenvolvida
por John Gruber .
O pacote rmarkdown ajuda a criar documentos de análise
dinâmica que combinam código, saída renderizada (como figuras) e texto
em Markdown. O usuário insere seus dados, código e narrativas, e o
pacote inclui os mecanismos necessários para renderizar o conteúdo em um
documento final bem acabado.
1.3 Vantagens do uso de R Markdown
A ideia básica por trás da linguagem é fazer com que o escritor se preocupe mais com o conteúdo do texto do que com a formatação.
Markdown é uma sintaxe de formatação simples para criação de documentos HTML, PDF e MS Word. Para obter mais detalhes sobre o uso do R Markdown, consulte http://rmarkdown.rstudio.com.
1.4 Instalação do pacote rmarkdown
No RStudio, esse pacote já vem instalado. Basta criar o documento:
conforme sequência abaixo:
File > New File > RMarkdown.
1.5 Criando um Rmarkdown
Para criar um documento R Markdown, clicamos no botão:
File > New File > RMarkdown.
Na sequência selecionamos a opção “Document” na janela que aparecera, digitar o título do documento e, opcionalmente, o nome do autor nos campos à direita e em Default Option Format, escolhemos qual o formato do documento de saída, para o qual será convertido: HTML, PDF ou Word, por padrão está marcado HTML, podendo ser alterado depois no cabeçalho YAML do próprio arquivo R Markdown, por fim, clicar em “OK”.
Será então criado um novo bloco, este bloco é um editor de código que contém nosso arquivo R Markdown, onde podemos escrever texto com sintaxe Markdown misturado com código R ou de outras linguagens de programação.
Na primeira vez, após a instalação do RStudio, que for criado um arquivo R Markdown o próprio RStudio irá oferecer a instalação de alguns pacotes adicionais necessários, basta aceitar e aguardar a instalação automática.
O documento recém criado vem “preenchido” com o cabeçalho YAML que contém os dois parâmetros de metadados que definimos no momento de criação do documento: o título e o formato do documento de saída. Podemos modificar estes parâmetros neste cabeçalho.
Após o cabeçalho YAML, o documento possui uma espécie de “template” exemplificativo, contendo alguns trechos de texto em Markdown e código R. Podemos alterar ou apagar isso livremente.
Ainda é necessário salvar o arquivo R Markdown e dar um nome a ele. O nome que foi dado no momento de criação do arquivo corresponde ao título do Documento ou Relatório que será criado, mas não ao nome do arquivo.
Para salvar o arquivo basta clicar no ícone em forma de disquete que fica na barra de ferramentas do próprio bloco do editor R Markdown (não confundir com a barra de ferramentas do RStudio em si, que fica logo acima e também tem um outro botão de salvar idêntico).
Saiba mais sobre R Markdown em:
XIE, Yihui; DERVIEUX, Christophe; RIEDERER, Emily. R Markdown Cookbook. Boca Raton: CRC Press, 2020.
XIE, Yihui; ALLAIRE, J. J.; GROLEMUND, Garrett. R Markdown: The Definitive Guide. 2023
2 R/Exams
No console do R, instale o pacote R/exams executando o
código: install.packages(“exams”) e em seguida carregue o
pacote com o comando library(exams).
```{r, warning=FALSE, message=FALSE}
install.packages("exams")
library(exams)
``` 2.1 Fluxo para criação de questões em R/exames
O ponto de partida é escrever a questão (potencialmente) dinâmica em
Rmarkdown. A partir dessa questão, no formato R/Markdown, uma série de
replicações aleatórias podem ser extraídas utilizando a função
exams2moodle() para exportar para o formato XML.
Eformato XML é o formato de arquivo padrão para importação de questões
no Moodle, assim, o arquivo XML gerado pode ser importado diretamente
para o Moodle.
O R/Exams suporta os tipos de exercícios : escolha única
(schoice), escolha múltipla (mchoice),
numérico (num), string (string) ou combinações
destes (cloze).
2.2 Tipos básicos de questões
São quatro os tipos básicos de questões:
- Numérica
- Texto curto
- Única escolha
- Múltipla escolha
2.3 Criando uma questão com Rmarkdown
Para criar uma questão com R Markdown, clicamos no botão:
File > New File > RMarkdown como vimos na aula passada.
2.4 Numérica (num)
A resposta da questão é um número, podendo ser inteiro ou decimal. Uma margem de erro (tolerância) pode ser definida para compor um intervalo de respostas aceitas como corretas.
2.4.1 Cálculo da Média simples
Vejamos o exemplo simples abaixo, que servirá para entendermos a estrutura de criação de uma questão do tipo numérica:
Observe que a questão já foi respondida e o feedback com a resolução detalhada é apresentada.
Vejamos o código desta questão:
Question
==========
Qual a média entre $5.2$, $6.5$, $7.7$?
> Obs. Arredonde o resultado para duas casa decimais.
Solution
==========
Cálculo da média amostral:
$$
\bar{X} = \frac{\sum_{i=1}^{n} x_i}{n} \\
\bar{X} = \frac{(5.2 + 6.5 + 7.7)}{3} \\
\bar{X} = \frac{19.4}{3} \\
\bar{X} = 6.466667 \\
\bar{X} \approx 6.47 \\
$$
Meta-information
==========
exname: título da questão
extype: num
exsolution: 6.47
extol: 0.01Faça o download da questão em formato RMD no link abaixo:
1. num_media_1.Rmd
Vamos analisar com muita atenção as marcações.
Observe que são três os campos fundamentais para criar uma questão:
- Question
- Solution
- Meta-information
A marcação do texto inicia com a palavra-chave Question
sublinhada com uma sequência de sinais = (igual). Abaixo
colocamos o texto do cabeçalho da questão.
Depois temos a palavras-chave Solution com a resolução
detalhada elaborada em LATEX.
Na parte final, Meta-information, preenchemos algumas
informações sobre a questão:
exname: Nome (apelido) para a questão.
extype: Tipo básico da questão, neste exemplo,
num.
exsolution: Resposta correta.
extol: a tolerância da resposta numérica. Neste caso, a
resposta correta é 6,47 mas as respostas aceitas como corretas ficam
dentro do intervalo 6.47 ± 0.01 [6.46 a 6.48].
Mais sobre meta-informações em R/exames > Clique aqui
Observe também que o “.” (ponto) é o separados de decimal, tanto em exsolution quanto em extol. No moodle, quando o respondente for responder, são aceitos tanto “,” (vírgula) como “.” (ponto) para decimal.
Esse exemplo é simplório, os valores são fixos e a resposta também, porém podemos utilizar as ferramentas de aleatorização de dados do r para melhorar a questão.`
2.4.2 Numérica com dados gerados - Média
Geramos de dados e elaboramos uma questão com uma resposta do tipo
numérica. Na figura abaixo, temos uma versão da questão gerada a partir
da escolha aleatória dos valores:
Observe que a questão já foi respondida, porém a resposta está errada, mesmo sendo um valor próximo ao valor correto, não atendeu a margem de tolerância (extol) e o feedback com a resolução detalhada é apresentada.
Vejamos o código desta questão:
```{r echo=FALSE, results="hide", warning=FALSE, message=FALSE}
library(exams)
n <- 5 # Número de dados (tamanho da amostra)
dados <- round(runif(n = n,
min = 10,
max = 50), 1) # Gerando os dados com distribuição Uniforme entre 10 e 50.
ss <- sum(dados) # Soma dos dados
med <- ss/n # Média amostral
resp <- fmt(med, 2) # Resposta
```
Question
==========
Qual a média entre `r dados`?
OBS. Arredonde o resultado para duas casa decimais.
Solution
==========
O cálculo da média amostral:
$$
\begin{align*}
\bar{x} &= \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} x_i \\
&= \frac{1}{`r n`} \, (`r paste(dados, collapse = "+")`) \\
&= \frac{1}{`r n`} \, `r ss` \\
&= `r med` \\
&\approx `r resp` \\
\end{align*}
$$
Meta-information
==========
exname: media
extype: num
exsolution: `r resp`
extol: 0.01Faça o download da questão em formato RMD no link abaixo:
2. num_media_2.Rmd
O arquivo inicia com um trecho de código em R:
{r echo=FALSE, results="hide", warning=FALSE, message=FALSE}
A opção echo=FALSE indica que o código em si não será
incluído no texto final da questão, mas os objetos gerados podem ser
utilizados a seguir.
As opções results="hide", warning=FALSE e
message=FALSE são para ocultar a saída do código.
Outra opção é utilizar o
include=FALSEno lugar o doecho=FALSE, essa opçãoincludeesconde tanto o código quanto a saída do código no texto final da questão, mas os objetos gerados podem ser utilizados a seguir, ou seja, oinclude=FALSEfaz o mesmo que utilizarecho=FALSEeeval=FALSEsimultameamente.
Em library(exams) carrega o pacote exams
que contem as funções úteis.
O tamanho da amostra, ou número de valores que serão gerados, é
definido na variável n:
n <- 5 # Número de dados (tamanho da amostra).
Em
dados <- round(runif(n = n, min = 10, max = 50), 1), é
criado um objeto que contém n números aleatoriamente escolhido entre 10
e 50.
Em ss <- sum(dados) # Soma dos dados é calculada a
soma dos valores gerados.
Em med <- ss/n # Média amostral é calculada a média
amostral.
Em resp <- fmt(med, 2) # Resposta é formatada a
resposta para duas casas decimais.
Na marcação Question, após o cabeçalho da questão, temos o texto e um
trecho de código in line `r dados` para escrever os dados
da questão.
Em Solution, é definido o feedback que será apresentado
após a resposta da questão. Em linguagem LATEX o cálculo da
média amostral, que é a soma dos valores dividido pelo número de valores
é detalhado com os valores de cada uma das versões da questão.
O uso código Latex para escrever fórmulas matemáticas é muito versátil. O código em Latex deve ser colocado entre símbolos $ (cifrão) para aparcever na linha ou sifrão duplo $$ para em bloco.
$$
\begin{align*}
\bar{x} &= \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} x_i \\
&= \frac{1}{`r n`} \, (`r paste(dados, collapse = "+")`) \\
&= \frac{1}{`r n`} \, `r ss` \\
&= `r med` \\
&\approx `r resp` \\
\end{align*}
$$No topico Meta-information, tem-se
exsolution que usou-se o código `r resp` para
escrever a solução, e em extol definimos uma tolerância de
0.01 para o intervalo de respostas aceitas como
corretas.
2.4.3 Importação e exportação de questões
Acesso seu ambiente Moodle de sua disciplina em que você seja o
professor, caso não tenha, você pode usar o
Moodle 4.3 sandbox demo.
DICA:
> Moodle 4.3 sandbox demo
> Accessing the moodle demo sandbox
As etapas da construção do questionário no Moodle com as questões elaboradas no R são as seguintes:
- Elaboração das questões em rmarkdown.
- Exportação para um arquivo XML.
- Importação para o banco de questões do Moodle.
- Construção do questionário de avaliação no Moodle.
Essa primeira etapa de elaboração de questões já exploramos anteriormente. Vamos agora a Exportação das questões para o formato XML.
2.4.4 Exportação para um arquivo XML.
Utiliza-se da função exams2moodle() do pacote
exams{} para converter a questão elaborada em RMD para um
arquivo XML. Neste arquivo XML terá todas as n versões aleatórias.
Setando o diretório de trabalho (local do arquivo a ser exportado)
```
setwd("~/Curso - R-Exams IME USP/questoes/avançadas")
```Instalar e carregando o pacote exams
# Instar o pacote "exams"
install.packages("exams")
# Carregar o pacote "exams"
library("exams")Exportar uma questão para XML utilizando a função
exams2mooodle
# Exportar uma questão para XML utilizando a função "exams2mooodle"
exams::exams2moodle(file = "2. num_media_2.Rmd",
n = 5,
verbose = TRUE,
name = "2. num_media_2")2.4.5 Questão de numérica - Derivada
Observe duas realizações de uma questão do tipo numérica, sobre o
claculo da derivada de uma função, mais especificamente sobre a regra da
cadeia.
No feedback da questão foi adicionado um link para um vídeo explicativo
sobre a regra da cadeia. Além do cálculo detalhado da derivada e a
questão pede para avaliar a derivada em um ponto específico.
```{r data generation, echo = FALSE, results = "hide", message = FALSE, warning = FALSE}
library(exams)
library(knitr)
options(scipen = 999) # prevenir notação científica
## parameters
a <- sample(2:9, 1)
b <- sample(seq(2, 4, 0.1), 1)
c <- sample(seq(0.5, 0.8, 0.01), 1)
## Solution usando a função `D`
f = expression(x^a * exp(b * x))
x = c
d.dx = D(f, "x")
res <- eval(d.dx, list(x = c))
res
```
Question
========
Qual é a derivada de $f(x) = x^{`r a`} e^{`r b` x}$, avaliado em $x = `r c`$?
Solution
========
Usando a `regra do produto` [regra do produto](https://youtu.be/hTP0Ck53jSQ) para **$f(x) = g(x) \cdot h(x)$**, onde **$g(x) := x^{`r a`}$** e **$h(x) := e^{`r b` x}$**, obtemos:
$$
\begin{aligned}
f'(x) &= [g(x) \cdot h(x)]' = g'(x) \cdot h(x) + g(x) \cdot h'(x) \\
&= `r a` x^{`r a` - 1} \cdot e^{`r b` x} + x^{`r a`} \cdot e^{`r b` x} \cdot `r b` \\
&= e^{`r b` x} \cdot(`r a` x^`r a-1` + `r b` x^{`r a`}) \\
&= e^{`r b` x} \cdot x^`r a-1` \cdot (`r a` + `r b` x).
\end{aligned}
$$
Avaliado em **$x = `r c`$**, a resposta é:
$$ e^{`r b` \cdot `r c`} \cdot `r c`^`r a-1` \cdot (`r a` + `r b` \cdot `r c`) = `r fmt(res, 6)`. $$
Assim, arredondado para dois dígitos, temos **$f'(`r c`) = `r fmt(res)`$**.
Meta-information
================
extype: num
exsolution: `r fmt(res)`
exname: derivative exp
extol: 0.01Faça o download da questão em formato RMD no link abaixo:
3. num_derivada.Rmd
Para a inclusão do vídeo foi utilizado o código
[regra do produto](https://youtu.be/hTP0Ck53jSQ) no texto
da solução, contendo a descrição do rótulo do vídeo entre conchetes e
entre parênteses o link para o mesmo.
2.4.5.1 Tarefa
- Crie uma questão do tipo numérica, com dados gerados, sobre um tema
de seu interesse. Utilize LATEX para construir a resolução detalhada da
questão como feedeback. Adicione um link para um vídeo explicativo sobre
o tema da questão. Exporte dez versões da questão para um arquivo XML
utilizando a função
exams2moodle()e importe para o Moodle.
Entregue*: Poste no Moodle a questão elaborada em formato .RMD, e o print da questão no Moodle.
2.4.6 Questões Numéricas (num) - Questão 4: Juro
A resposta da questão é um número, podendo ser inteiro ou decimal. Uma margem de erro (tolerância) pode ser definida para compor um intervalo de respostas aceitas como corretas.
Vejamos o exemplo a seguir de uma questão do tipo numérica:
Observe que a questão já foi respondida e o feedback com a resolução detalhada é apresentada.
Vejamos o código desta questão:
```{r data generation, echo = FALSE, results = "hide"}
library(tidyverse)
## DATA GENERATION
taxa <- (runif(1, 0.005, 0.015)) |>
round(3) # Taxa de juros entre 0.5% e 1.5%
aplic <- sample(seq(1000,5000,
by = 100), 1) # Valor da Aplicação entre R$ 1000 e R$ 5000
tempo <- sample(12:36, 1) # Tempo de permanência entre 12 e 36 mêses
## Resultado
montante <- round(aplic * (1 + taxa)^tempo, 2)
```
Question
========
Um investidor faz uma aplicação única de R$ `r aplic` a uma taxa de juros de `r taxa*100`% ao mês.
Qual será o montante ao final de `r tempo` mêses?
Solution
========
$$
\begin{align*}
Montante &= C \cdot (1+i)^{n} \\
&= `r aplic` \cdot (1+`r taxa`)^{`r tempo`} \\
&= `r aplic` \cdot (`r 1+taxa`)^{`r tempo`} \\
&= `r aplic` \cdot (`r (1+taxa)^tempo`) \\
&= `r aplic * (1+taxa)^tempo` \\
\end{align*}
$$
O montante ao final de `r tempo` mêses será de R$ `r montante`.
Meta-information
============
exname: taxa_Juro_composto
extype: num
exsolution: `r montante`
extol: 0.01Faça o download no link abaixo.
Vamos analisar alguns elementos desta questão:
O valor da aplicação aplic é gerado aleatoriamente entre R$
1000 e R$ 5000.
A taxa de juros taxa é gerada aleatoriamente entre 0.005 e
0.015, que internamente a questão estão em valores absolutos, mas na
apresentação da questão é apresentado em porcentagem. Veja que no texto
da questão no treche de código `r taxa*100` a taxa é
multiplicada por 100 para ser apresentada em porcentagem.
2.4.7 Questão 5: do tipo numérica (num) - Juros com gráfico
Aprimorando o feedback da questão, incluindo um gráfico da evolução
do montante acumulado:
Vejamos o código desta questão:
```{r data generation, echo=FALSE, message=FALSE, warning=FALSE, results="hide"}
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(exams)
options(scipen=999) # prevenir notação científica
## Dados
taxa <- (runif(1, 0.01, 0.015)) |> round(3) # Taxa de juros entre 0.5% e 1.5%
aplic <- sample(seq(1000,5000, by = 100), 1) # Valor da Aplicação entre R$ 1000 e R$ 5000
tempo <- sample(seq(60,360, by = 12), 1) # Tempo de permanência entre 12 e 360 mêses
## Resultado
montante <- round(aplic * (1 + taxa)^tempo, 2)
## Gráfico
x <- seq(0, tempo, 1)
y <- aplic * (1 + taxa)^x
dados <- data.frame(x = x, y = y)
graf <- dados |>
ggplot(aes(x = x, y = y)) +
geom_line(color = "red", size = 1.2) +
geom_point(alpha = 0.4, color = "black") +
labs(title = "Evolução do montante ao longo do tempo",
x = "Tempo (mêses)",
y = "Montante (R$)") +
theme_classic()
```
Question
========
Um investidor faz uma aplicação única de R$ `r aplic` a uma taxa de juros de `r taxa*100`% ao mês.
Qual será o montante ao final de `r tempo` mêses?
Obs. Responda somente números, sem o símbolo de moeda e com duas casas decimais.
Solution
========
$$
\begin{align*}
Montante &= C \cdot (1+i)^{n} \\
&= `r aplic` \cdot (1+`r taxa`)^{`r tempo`} \\
&= `r aplic` \cdot (`r 1+taxa`)^{`r tempo`} \\
&= `r aplic` \cdot (`r (1+taxa)^tempo`) \\
&= `r (aplic * (1+taxa)^tempo) |> round(2)` \\
\end{align*}
$$
O montante ao final de `r tempo` mêses será de **R$ `r montante`**.
Observe o gráfico abaixo que mostra a evolução do montante ao longo do tempo.
```{r, echo = FALSE, fig.width = 5, fig.height = 5, fig.cap="Evolução do montante ao longo do tempo"}
graf
```
Meta-information
============
exname: taxa_Juro_composto
extype: num
exsolution: `r montante`
extol: 0.01Faça o download no link abaixo.
5. numero_Grafic_2.Rmd
Vamos analisar alguns elementos desta questão:
O gráfico é gerado com a função ggplot2 e apresenta a
evolução do montante ao longo do tempo.
Para criar esse gráfico foi necessário gerar um conjunto de dados
dados com os valores de x e y
para o gráfico. Onde x é o tempo
(x <- seq(0, tempo, 1)) e y é o montante
acumulado (y <- aplic * (1 + taxa)^x).
Juntando esses dados em um data frame
dados <- data.frame(x = x, y = y), o gráfico é gerado
com a função ggplot().
Observe que o gráfico foi gerado dentro do chunk inicial da questão e
foi salvo em uma variável (objeto) graf é apresentado no
feedback da questão com o código a seguir:
```{r, echo = FALSE, fig.width = 5, fig.height = 5, fig.cap="Evolução do montante ao longo do tempo"}
graf
```Algumas opções de formatação do gráfico foram definidas no código do
chunk, como o tamanho da figura
(fig.width = 5, fig.height = 5) e o rodapé da figura
(fig.cap=“Evolução do montante ao longo do tempo”).
2.4.8 Questão 6: do tipo numérica (num) - Teorema de Pitágoras
Vejamos o código desta questão:
```{r data generation, echo = FALSE, results = "hide", warning=FALSE, message=FALSE}
library(exams)
library(tidyverse)
# Dados
A <- c(sample(1:3, 2))
B <- c(sample(6:9, 1), sample((5:7), 1))
# Solução
distancia <- (sqrt(sum((A - B)^2))) |> round(3)
```
Question
========
Qual a distância entre os dois pontos $A = (`r A[1]`, `r A[2]`)$ e $B = (`r B[1]`, `r B[2]`)$ em um sistema de coordenadas cartesianas?
> OBS: Utilize duas casas decimais em sua resposta.
Solution
========
A distância $d$ de $A$ e $B$ pode ser calculada por $d^2 = (A_x - B_x)^2 + (A_y - B_y)^2$ (Teorema de Pitágoras).
$d = \sqrt{(A_x - B_x)^2 + (A_y - B_y)^2} =$ \
$d = \sqrt{(`r A[1]` - `r B[1]`)^2 + (`r A[2]` - `r B[2]`)^2} =$ \
$d = \sqrt{(`r A[1] - B[1]`)^2 + (`r A[2] - B[2]`)^2} =$ \
$d = \sqrt{`r (A[1] - B[1])^2` + `r (A[2] - B[2])^2`} =$ \
$d = \sqrt{`r (A[1] - B[1])^2+(A[2] - B[2])^2`} =$ \
$d = `r round(distancia, digits = 3)`$ \
Meta-information
================
exname: Pitagoras_distance
extype: num
exsolution: `r distancia`
extol: 0.01Faça o download no link abaixo.
6. num_pitagoras_1.Rmd
Vamos analisar alguns elementos desta questão:
Os pontos A e B são gerados aleatoriamente com
valores dentro de certos limites estabelecidos.
A distância entre os pontos A e B é calculada
com a fórmula do Teorema de Pitágoras que é apresentada detalhadamente
no feedback da questão utilizando LATEX.
2.4.9 Questão 7: do tipo numérica (num) - Teorema de Pitágoras com gráfico
Vejamos o código desta questão:
```{r data generation, echo = FALSE, results = "hide", warning=FALSE, message=FALSE}
library(exams)
library(tidyverse)
# Dados
A <- c(sample(1:3, 2))
B <- c(sample(6:9, 1), sample((5:7), 1))
# Solução
distancia <- (sqrt(sum((A - B)^2))) |> round(3)
# Gráfico
dados <- data.frame(x = c(A[1], B[1]),
y = c(A[2], B[2]))
graf <-
dados |>
ggplot() +
geom_point(aes(x = A[1], y = A[2]), size = 2.8, color = "blue") +
geom_point(aes(x = B[1], y = B[2]), size = 2.8, color = "blue") +
geom_segment(aes(x = A[1],
y = A[2],
xend = B[1],
yend = B[2]),
color = "dark green",
size = 2.0)+
# Adicionando o nome dos pontos
geom_text(aes(x = A[1], y = A[2], label = "A"), vjust = -1.5, hjust = -0.5, size = 5)+
geom_text(aes(x = B[1], y = B[2], label = "B"), vjust = 1.5, hjust = 0, size = 5)+
labs(title = "Distancia entre os pontos A e B", x = "X", y = "Y") +
# Ajustando as escalas dos eixos
scale_x_continuous(limits = c(A[1]-1, B[1]+1),
breaks = seq(A[1]-1, B[1]+1))+
scale_y_continuous(limits = c(A[2]-1, B[2]+1),
breaks = seq(A[2]-1, B[2]+1))+
theme_linedraw()
```
Question
========
Qual a distância entre os dois pontos $A = (`r A[1]`, `r A[2]`)$ e $B = (`r B[1]`, `r B[2]`)$ em um sistema de coordenadas cartesianas?
O gráfico abaixo ilustra a distância entre os pontos $A$ e $B$. \
```{r distplot, echo = FALSE, results = "hide", fig.height = 4, fig.width = 4, fig.cap = ""}
graf
```
> OBS: Utilize duas casas decimais em sua resposta
Solution
========
A distância $d$ de $A$ e $B$ é dada por $d^2 = (A_x - B_x)^2 + (A_y - B_y)^2$ (Fórmula de Pitagoras). \
$d = \sqrt{(A_x - B_x)^2 + (A_y - B_y)^2} =$ \
$d = \sqrt{(`r A[1]` - `r B[1]`)^2 + (`r A[2]` - `r B[2]`)^2} =$ \
$d = \sqrt{(`r A[1] - B[1]`)^2 + (`r A[2] - B[2]`)^2} =$ \
$d = \sqrt{`r (A[1] - B[1])^2` + `r (A[2] - B[2])^2`} =$ \
$d = \sqrt{`r (A[1] - B[1])^2+(A[2] - B[2])^2`} =$ \
$d = `r round(distancia, digits = 3)`$ \
Meta-information
================
exname: Pitagoras_distance
extype: num
exsolution: `r distancia`
extol: 0.01Faça o download no link abaixo.
7. num_pitagoras_Graf.Rmd
Vamos analisar alguns elementos desta questão:
Para gerar o gráfico foi necessário criar um data frame
dados com os valores de A e B
para contruir o gráfico. Onde a primeira coluna x contém as
coordenadas do eixo x (x = c(A[1], B[1]) e y
as coordenadas do eixo y (y = c(A[2], B[2])).
O gráfico é gerado com a função ggplot2 e apresenta a
distância entre os pontos A e B no plano
cartesiano.
Observe também que o tema do gráfico theme_linedraw()
adiciona um estilo de linhas ao gráfico, o que fascilita a visualização
da distância entre os pontos.
2.5 Questões de única Escolha (schoice)
Neste tipo de questão, são propostas várias alternativas, sendo apenas uma alternativa verdadeira. Também só é permito a seleção uma das alternativas.
2.5.1 Questão 8 - Cálculo da média
Vejamos o código desta questão:
```{r dados, echo=FALSE, results='hide', warning=FALSE}
library(exams)
dados <- sample(10:30, size = 5) # Gera cinco valores aleatórios entre 10 e 30.
certo <- mean(dados) # Calcula a média dos valores gerados.
alternativas <- num_to_schoice(certo) # Gera outras quatro alternativas erradas e junta com a alternativa correta.
```
Question
========
Qual a média destes valores: `r dados`?
```{r questionlist, echo=FALSE, results='asis'}
answerlist(alternativas$questions, markup = 'markdown')
```
Solution
========
```{r solutionslist, echo=FALSE, results='asis'}
answerlist(ifelse(alternativas$solutions,
'Verdadeiro', 'Falso'),
markup = 'markdown')
```
Meta-information
================
exname: Média
extype: schoice
exsolution: `r mchoice2string(alternativas$solutions)`
exshuffle: 5Faça o download no link abaixo.
8. schoice_media_1.Rmd
Vamos analisar alguns elementos desta questão:
Observe que os três os campos fundamentais continuam sendoos mesmos das questões do tipo numérica:
- Question
- Solution
- Meta-information
A diferença está na geração das alternativas.
No cabeçalho da questão é carregado o pacote exams e
gerado um vetor dados com cinco valores aleatórios entre 10
e 30.
A média desses valores é calculada e armazenada na variável
certo.
As alternativas são geradas com a função num_to_schoice()
que gera quatro alternativas erradas e junta com a alternativa
correta.
A marcação do texto da questão inicia com a palavra-chave
Question sublinhada com uma sequência de sinais = (igual).
Abaixo colocamos o texto do enunciado da questão.
Depois temos a lista de alternativas, criadas com a função
answerlist.
Seguindo, temos o feedback da questão, na parte criada com a
palavra-chave Solution e a função answerlist
faz a correção das alternativas, listando quais respostas são falsas e
qual é verdeira.
Na parte final, Meta-information, preenchemos algumas
informações sobre a questão:
exname: Nome (apelido) para a questão.
extype: Tipo básico da questão, neste exemplo,
schoice.
exsolution: resposta no formato binário, em que “1” indica
a resposta correta e “0” as respostas incorretas. A função
mchoice2string trata de fazer essa organização.
exshuffle: permite a aleatorização da ordem das
alternativas (quando TRUE).
Mais sobre meta-informações em R/exames >> Clique aqui
2.5.2 Tarefa 2
- Recriar a questão 7, que calcula a média e apresenta um gráfico como
feedback, porém transformando ela para o tipo escolha
única
schoice. Utilize LATEX para construir a resolução detalhada da questão como feedeback. Utilize o pacoteggplot2para construir o gráfico que deve apracerem junto com o feedback da questão. Exporte dez versões da questão para um arquivo XML utilizando a funçãoexams2moodle()e importe para o Moodle.
Entregue*: Poste no Moodle a questão elaborada em formato .RMD, e o print da questão no Moodle.
2.6 Questões de única Escolha (schoice)
Neste tipo de questão, são propostas várias alternativas, sendo apenas uma alternativa verdadeira. Também só é permito a seleção de uma das alternativas.
2.6.1 Questão 9: Média de única escolha (schoice)
Aprimorando a questão referente a média, trabalhada na aula passada, incluindo mais alguns elementos interessantes no desenvolvimento da questão:
Vejamos o código desta questão:
```{r dados, echo=FALSE, results='hide', message=FALSE, warning=FALSE}
library(exams) # Carrega o pacote exams
n <- sample(6:10, 1) # Gera um número aleatório entre 6 e 10
dados <- round(rchisq(n, df = 3)*10, 1) # Gera n valores de uma distribuição qui-quadrado com 3 graus de liberdade (assimétrica) vezes 10.
certo <- mean(dados) # Calcula a média dos dados (Resposta correta)
# Criando as alternativas de resposta da questão
alternativas <- num_to_schoice(correct = certo,
range = c(0.5, 1.5)*certo, # Define o intervalo de valores para as alternativas erradas
wrong = median(dados), # Define uma das alternativas erradas
delta = 0.2, # Define a distância mínima entre as alternativas
digits = 1 # Define o número de casas decimais para as alternativas erradas
)
# Auxiliares
sumx <- sum(dados)
n <- length(dados)
```
Question
========
Qual a média destes valores: `r sort(dados)`?
```{r questionlist, echo=FALSE, results='asis'}
answerlist(alternativas$questions,
markup = 'markdown')
```
Solution
========
A média é calculada com:
$$
\bar{X} = \frac{\sum_{i=1}^{n} X_i}{n} \\
\bar{X} = \frac{`r paste(sort(dados), collapse = " + ")`}{`r n`} \\
\bar{X} = \frac{`r sumx`}{`r n`} \\
\bar{X} = `r certo`
$$
```{r solutionslist, echo=FALSE, results='asis'}
answerlist(ifelse(alternativas$solutions,
'Verdadeiro',
'Falso'),
markup = 'markdown')
```
Meta-information
================
exname: media_2
extype: schoice
exsolution: `r mchoice2string(alternativas$solutions)`
exshuffle: 5Faça o download no link abaixo.
9. schoice_media_2.Rmd
Vamos analisar alguns elementos desta questão:
Nesta questão foi explorado dos diversos argumanto da função
num_to_schoice() para criar as alternativas de
resposta.
Também foi explorado a montagem de equações em LATEX de forma expansiva
automaticamente. O feedback detalhando da resolução da questão, tornando
a questão mais rica didáticamente.
Outro detalhe é na conversão desta questão para o formato Moodle, onde a
função exams2moodle() foi utilizada para exportar a questão
no formato XML, que foi utilizado o seguinte código:
exams::exams2moodle(file = "9. schoice_media_2.Rmd",
n = 10,
verbose = TRUE,
name = "9. schoice_media_2",
rule = "none" # Para evitar nota negativa
)Note que o argumento rule = "none" foi utilizado para
evitar nota negativa na questão, conforme pode ser observado nas duas
versões, uma correta e outra incorreta da questão.
O uso deste argumento é necessário ser utilizado em função de que na
elaborção da questão, foi utilizado a função
mchoice2string(), função esta usada para modificar a
representação da lista de soluções, convertendo do formato string para o
formato lógico, adequadas de soluções de múltipla escolha. Porém, quando
esta função é utilizada, a distribuição dos pesos é atribuida com o
default rule = "false", o que gera uma distribuição de
pesos em que a penalidade = 1/(nº FALSAS). Para evitar essa penalidade,
o argumento rule = "none" foi utilizado.
2.6.2 Questão 10: Pitágoras de única escolha (schoice) com gráfico
Na tarefa 2 foi solicitado recriar a questão 7, que calcula a média e
apresenta um gráfico como feedback, porém transformando ela para o tipo
escolha única schoice. Utilizando LATEX
para construir a resolução detalhada da questão como feedeback e
utilizando o pacote ggplot2 para construir o gráfico que
deve apracerem junto com o feedback da questão.
Vejamos uma versão da questão:
Vejamos o código desta questão:
```{r data generation, echo = FALSE, results = "hide", warning=FALSE, message=FALSE}
library(exams)
library(tidyverse)
sc <- NULL
while(is.null(sc)) {
A <- c(sample(1:3, 1), sample(4:7, 1))
B <- c(sample(6:9, 1), sample((1:5)[-A[2]], 1))
sol <- sqrt(sum((A - B)^2))
err <- c(sqrt(sum((A + B)^2)),
sqrt(sum(abs(A - B))))
err <- err[abs(err - sol) > 0.3]
if(length(err) > 1) err <- sample(err, 1)
sc <- num_to_schoice(sol,
wrong = err,
range = c(3, 10),
delta = 0.3,
digits = 3)
}
# Gráfico do feedback
dados <- data.frame(x = c(A[1], B[1]),
y = c(A[2], B[2]))
graf <-
dados |>
ggplot() +
geom_point(aes(x = A[1], y = A[2]), size = 2.8, color = "blue") +
geom_point(aes(x = B[1], y = B[2]), size = 2.8, color = "blue") +
geom_segment(aes(x = A[1],
y = A[2],
xend = B[1],
yend = B[2]),
color = "dark green",
size = 1.5)+
# Adicionando o nome dos pontos
geom_text(aes(x = A[1], y = A[2], label = "A"), vjust = -0.5, hjust = 1.0, size = 5)+
geom_text(aes(x = B[1], y = B[2], label = "B"), vjust = 1.5, hjust = 0, size = 5)+
labs(title = "Distancia entre os pontos A e B", x = "X", y = "Y") +
# Ajustando as escalas dos eixos
scale_x_continuous(limits = c(A[1]-1, B[1]+1),
breaks = seq(A[1]-1, B[1]+1))+
scale_y_continuous(limits = c(B[2]-1, A[2]+1),
breaks = seq(B[2]-1, A[2]+1))+
theme_linedraw()
```
Question
========
Qual a distância entre os dois pontos $A = (`r A[1]`, `r A[2]`)$ e $B = (`r B[1]`, `r B[2]`)$ em um sistema de coordenadas cartesianas?
```{r questionlist, echo = FALSE, results = "asis"}
answerlist(sc$questions, markup = "markdown")
```
Solution
========
A distância $d$ entre $A$ e $B$ é dada por $d^2 = (A_x - B_x)^2 + (A_y - B_y)^2$ (Fórmula de Pitagoras).
$d = \sqrt{(A_x - B_x)^2 + (A_y - B_y)^2} =$ \
$d = \sqrt{(`r A[1]` - `r B[1]`)^2 + (`r A[2]` - `r B[2]`)^2} =$ \
$d = \sqrt{(`r A[1] - B[1]`)^2 + (`r A[2] - B[2]`)^2} =$ \
$d = \sqrt{`r (A[1] - B[1])^2` + `r (A[2] - B[2])^2`} =$ \
$d = \sqrt{`r (A[1] - B[1])^2+(A[2] - B[2])^2`} =$ \
$d = `r round(sol, digits = 3)`$ \
```{r distplot, echo = FALSE, results = "hide", fig.path = "", fig.cap = ""}
graf
```
```{r solutionlist, echo = FALSE, results = "asis"}
answerlist(ifelse(sc$solutions, "True", "False"), markup = "markdown")
```
Meta-information
================
extype: schoice
exsolution: `r mchoice2string(sc$solutions)`
exname: PitagorasFaça o download no link abaixo.
10. schoice_pitagoras_grafico_At2.Rmd
Vamos analisar alguns elementos desta questão:
Nesta questão, diversos elementos foram utilizados para enriquecer a
questão, tais como: a inclusão de uma alternativa com um erro típico
err, que além disso é uma amostra de dois erros típicos.
Esse erro está dentro de uma estrutura de controle while()
que garante que o erro seja diferente da resposta correta.
Também foi explorado a criação de um gráfico para ilustrar o feedback da
questão. O gráfico foi construído com o pacote ggplot2 e
apresentado junto com o feedback da questão. Diversas funcionalidades do
ggplot2 foram utilizadas, tais como a adicição da linha entre os pontos
com geom_segment(), a adição de texto com
geom_text(), a definição de títulos e rótulos dos eixos com
labs() e a definição de escalas com
scale_x_continuous() e
scale_y_continuous().
Na conversão para o formato XML, com a função
exams2moodle()deve ser utilizado o argumentorule = "none", para evitar a penalidade de nota negativa.
2.6.3 Questão 11: Textura do solo de única escolha (schoice)
Vejamos uma versão da questão:
Vejamos o código desta questão:
```{r echo=FALSE, results="hide", warning=FALSE, message=FALSE}
library(tidyverse)
library(exams)
```
```{r echo=FALSE, results="hide", warning=FALSE, message=FALSE}
# Dados da questão
argila <- sample(seq(10, 80, 5), 1) + 0.35
areia <- 100 - argila - sample(seq(5, 100 - argila, 5), 1) + 0.15
silte <- 100 - argila - areia
## IMAGE
include_supplement("textura_solos_embrapa.png")
```
```{r echo=FALSE, results="hide", warning=FALSE, message=FALSE}
# Resposta Correta
classe <- if (argila > 60){
classe <- "Muito argilosa"
} else if(argila > 35){
classe <- "Argilosa"
} else if(areia < 15){
classe <- "Siltosa"
} else if (areia > 15 & areia < 70){
classe <- "Média"
} else {
classe <- "Arenosa"
}
```
```{r echo=FALSE, results="asis"}
# Alternativas Erradas
Alternativas <- c("Muito argilosa", "Argilosa", "Siltosa", "Média", "Arenosa")
solucao <- ifelse(Alternativas == classe, TRUE, FALSE)
```
Question
==========
A textura do solo é de fundamental importância para a compreensão do comportamento e manejo do solo. Durante a classificação do solo em um determinado local, a textura é muitas vezes a primeira e mais importante característica a ser determinada. A partir da mesma, muitas conclusões importantes podem ser tomadas. Para isso os solos podem ser agrupados simplificadamente em 5 classes texturais, conforme imagem abaixo. Por meio da aplicação com os valores de Argila, Silte e Areia se pode descobrir a que classe textural o solo analizado pertence.
{width=50%}
\
**Em um solo com $`r argila` \%$ de argila, $`r areia` \%$ de areia e $`r silte` \%$ de silte, qual a classe textural do solo?**
> Saiba mais em: <https://www.revistaagropecuaria.com.br/2011/09/22/aplicacao-pratica-da-analise-textural-no-campo/>.
Answerlist
------------
* Muito argilosa
* Argilosa
* Siltosa
* Média
* Arenosa
Solution
==========
```{r solutionslist, echo=FALSE, results='asis'}
exams::answerlist(ifelse(solucao, 'TRUE', 'FALSE'), markup = 'markdown')
```
Meta-information
==========
exname: textura solo
extype: schoice
exsolution: `r mchoice2string(solucao)`
exshuffle: TRUEFaça o download no link abaixo.
11. schoice_textura_solo_1.Rmd
Vamos analisar alguns elementos desta questão:
A proposções de argilas, areias e siltes foram geradas de forma
aleatória e de tal forma a soma ser igual a 100%. A classe do solo é
determinada a partir destes valores.
Nesta questão, também foi explorado a inclusão de uma imagem de arquivo
locais na questão. A imagem foi incluída com a função
include_supplement().
A classe foi definida utilizando uma estrutura de controle
if(){} else if(){} else{} sucessivos.
A adicção de um link para mais informações sobre o tema da questão foi
incluído no enunciado da questão, tornando a questão mais rica
didáticamente.
Na conversão para o formato XML, com a função
exams2moodle()deve ser utilizado o argumentorule = "none", para evitar a penalidade de nota negativa.
2.6.4 Questão 12: Textura do solo de única escolha (schoice)
Vejamos uma versão melhorada da questão sobre textura do solo:
Vejamos o código desta questão:
```{r echo=FALSE, results="hide", warning=FALSE, message=FALSE}
library(tidyverse)
library(exams)
library(soiltexture)
library(knitr)
library(kableExtra)
Sys.setlocale(category = "LC_ALL", locale = "pt_BR.UTF-8")
```
```{r echo=FALSE, results="hide", warning=FALSE, message=FALSE}
# Dados da questão
argila <- sample(seq(10, 80, 5), 1) + 0.1
areia <- 100 - argila - sample(seq(5, 100 - argila, 5), 1) + 0.1
silte <- 100 - argila - areia
solo <- data.frame(SAND = areia, CLAY = argila, SILT = silte)
```
```{r echo=FALSE, results="hide", warning=FALSE, message=FALSE}
# Legenda das classes
classes <- soiltexture::TT.classes.tbl(class.sys = "SiBCS13.TT",
collapse = NULL) |>
dplyr::as_tibble() |>
dplyr::select(abbr, name) |>
rename(Abreviação = abbr, Classe = name)
```
```{r echo=FALSE, results="hide", warning=FALSE, message=FALSE}
# Classificação do solo
classe_resp <- soiltexture::TT.points.in.classes(tri.data = solo,
class.sys = "SiBCS13.TT")
x <- classe_resp[,classe_resp > 0] |>
names()
```
```{r echo=FALSE, results="asis"}
Alternativas <- classes$Classe
resp_correta <- classes |>
filter(Abreviação == x) |>
select(Classe) |>
as.character()
solucao <- ifelse(Alternativas == resp_correta, TRUE, FALSE)
```
Question
==========
A textura do solo é de fundamental importância para a compreensão do comportamento e manejo do solo. Durante a classificação do solo em um determinado local, a textura é muitas vezes a primeira e mais importante característica a ser determinada. A partir da mesma, muitas conclusões importantes podem ser tomadas. Para isso os solos podem ser agrupados em 8 classes texturais, segunda a SiBCS 2013 (EMBRAPA), conforme imagem abaixo. Por meio da aplicação com os valores de Argila, Silte e Areia se pode descobrir a que classe textural o solo analizado pertence.
```{r echo=FALSE, results="asis", fig.width=5, fig.height=5, fig.cap="Triângulo textural com as classes texturais do solo."}
soiltexture::TT.plot(class.sys = "SiBCS13.TT", #sistema de classificação
font.axis = 0.5, # Tamanho da fonte
font.lab = 0.5, # Tamanho da fonte
cex.axis = 1.0, # Expansão dos rótulos numéricos
cex.lab = 1.0, # Expansão dos rótulos
lwd.axis = 0.5, # Espessura das linhas
lwd.lab = 0.5, # Espessura da linha das setas
class.lab.col = "black", # Cor as classes texturais dentro do triângulo
arrows.show = TRUE, # Setas fora do triângulo
css.lab = c("Argila (%)", "Silte (%)", "Areia (%)") # Nomes dos rótulos
)
```
```{r echo=FALSE, results="asis"}
kableExtra::kable(classes, caption = "Legenda das classes texturais", format = "pipe")
```
\
**Em um solo com $`r argila` \%$ de argila, $`r areia` \%$ de areia e $`r silte` \%$ de silte, qual a classe textural do solo?**
```{r questionlist, echo=FALSE, results='asis'}
answerlist(Alternativas, markup = 'markdown')
```
Solution
==========
```{r solutionslist, echo=FALSE, results='asis'}
exams::answerlist(ifelse(solucao, 'TRUE', 'FALSE'), markup = 'markdown')
```
```{r echo=FALSE, results="asis", fig.width=5, fig.height=5, fig.cap="Triângulo textural com as classes texturais do solo."}
soiltexture::TT.plot(class.sys = "SiBCS13.TT", #sistema de classificação
tri.data = solo, # Dados do solo
font.axis = 0.5, # Tamanho da fonte
font.lab = 0.5, # Tamanho da fonte
cex.axis = 1.0, # Expansão dos rótulos numéricos
cex.lab = 1.0, # Expansão dos rótulos
lwd.axis = 0.5, # Espessura das linhas
lwd.lab = 0.5, # Espessura da linha das setas
lwd = 10, # Espessura dos pontos
col = "blue", # Cor do ponto
cex = 1.5, # Espessura dos pontos
class.lab.col = "black", # Cor as classes texturais dentro do triângulo
arrows.show = TRUE, # Setas fora do triângulo
css.lab = c("Argila (%)", "Silte (%)", "Areia (%)") # Nomes dos rótulos
)
```
Meta-information
==========
exname: textura solo 2
extype: schoice
exsolution: `r mchoice2string(solucao)`
exshuffle: TRUEFaça o download no link abaixo.
12. schoice_textura_solo_2.Rmd
Vamos analisar alguns elementos desta questão:
Nesta questão, diversos elementos foram utilizados para enriquecer a
questão, tais como: a inclusão de uma imagem a partir de um pacote
específico soiltexture que possibilita a construção do
triângulo de textura do solo para diferentes sistemas de
classificação.
A inclusão da imagem foi feita com a função TT.plot() que
dispôes de diveros argumentos para personalização do gráfico.
Na conversão para o formato XML, com a função
exams2moodle()deve ser utilizado o argumentorule = "none", para evitar a penalidade de nota negativa.
2.7 Questões de TEXTO (string)
2.8 Questão 12: Genética (string)
Vejamos uma exemplo de questão com resposta de texto sobre genética:
Vejamos o código desta questão:
```{r dgp, include = FALSE}
library(exams)
library(knitr)
library(dplyr)
library(stringr)
## Dados
rna_m <- paste(sample(c(LETTERS[1],
LETTERS[3],
LETTERS[7],
LETTERS[20]),
3,
replace=TRUE),
collapse="")
rnam_i <- c(str_sub(rna_m, start = 1, end = 1),
str_sub(rna_m, start = 2, end = 2),
str_sub(rna_m, start = 3, end = 3))
## SOLUTION
rna_t <- case_when(rnam_i == "C" ~ "G",
rnam_i == "G" ~ "C",
rnam_i == "T" ~ "A",
rnam_i == "A" ~ "U")
rna_t_i <- paste0(rna_t[1], rna_t[2],rna_t[3],
collapse="")
```
Question
========
Considere um RNA mensageiro cujo códon é $`r rna_m`$. O anticódon correspondente no RNA transportador é:
Solution
========
O anticódon correspondente no RNA transportador é $`r rna_t_i`$.
Meta-information
================
exname: codigo
extype: string
exsolution: `r rna_t_i`Faça o download no link abaixo.
13. string_genetica.Rmd
Vamos analisar alguns elementos desta questão:
O uso de questões de texto é muito útil para questões que envolvem respostas de texto, como por exemplo, questões de genética, química, biologia, etc. No exemplo acima, foi proposto uma questão de genética que envolve a transcrição de um RNA mensageiro para um RNA transportador. A resposta é dada em texto e a comparação é feita com a resposta correta.
2.8.1 Tarefa 3
- Criar uma questão do tipo escolha única
schoicede tema livre e apresenta um feedback para a questão. Busque por pacotes em sua área de conhecimento, ou outra área e tente utilizar as funções para criar a questão. Exporte dez versões da questão para um arquivo XML utilizando a funçãoexams2moodle()e ative a função de impedir a atribuição de notas negativas para respostas erradas e importe para o Moodle.
Entregue*: Poste no Moodle a questão elaborada em formato .RMD, e o print da questão no Moodle.
2.9 Múltipla escolha (mchoice)
Neste tipo de questão temos uma ou mais das alternativas sendo verdadeiras e uma ou mais são falsas. Podem ser selecionadas várias alternativas, mas é impossível não selecionar nenhuma alternativa. Vejamos o exemplo abaixo:
2.9.1 Questão 15. Estatística Descritiva
Observe duas versões já respondidas e com o feedbach e correção, a da esquerda plenamente correta e a da direita parcialmente correta. Mais adiante abordaremos sobre as formas de distribuição das penalidades na nota para as questões parcialmente corretas.
O código em RMarkdown desta questão:
```{r dgp, include = FALSE}
library(exams)
library(dplyr)
library(knitr)
options(scipen = 999) #previne notação científica
## Dados
Mu <- 5:15 |> sample(6)
## SOLUÇÃO
Mean <- round(mean(Mu), 2)
desvpad <- round(sd(Mu), 2)
cv <- round(desvpad/Mean*100, 2)
vari <- round(var(Mu), 2)
mediana <- median(Mu)
rol <- sort(Mu)
## QUESTÕES/SOLUÇÕES/EXPLICAÇÕES
questions <- character()
solutions <- logical()
explanations <- character()
while (!any(solutions)) { #garantir ao menos uma resposta verdadeira
q <- c(Mean, desvpad, cv, vari, mediana, Mu) |> sample(5)
questions[1] <- paste0("A média dos valores é igual a ", q[1])
solutions[1] <- q[1] == Mean
explanations[1] <- paste0("A média dos valores é igual a ", Mean)
questions[2] <- paste0("O desvio padrão é ", q[2])
solutions[2] <- q[2] == desvpad
explanations[2] <- paste0("O desvio padrão é ", desvpad)
questions[3] <- paste0("O coeficiente de variação é ", q[3])
solutions[3] <- q[3] == cv
explanations[3] <- paste0("O coeficiente de variação é ", cv)
questions[4] <- paste0("A variação é ", q[4])
solutions[4] <- q[4] == vari
explanations[4] <- paste0("A variação é ", vari)
questions[5] <- paste0("A mediana é ", q[5])
solutions[5] <- q[5] == mediana
explanations[5] <- paste0("A mediana é ", mediana)
}
## SORTEIO DA ORDEM
o <- sample(1:5)
questions <- questions[o]
solutions <- solutions[o]
explanations <- explanations[o]
```
Question
========
Considere a sequência de números da amostra abaixo:
`r Mu`
Assinale toda as alternativas verdadeiras:
```{r questionlist, echo = FALSE, results = "asis"}
answerlist(questions, markup = "markdown")
```
Solution
========
```{r explanations, echo = FALSE, results = "asis"}
answerlist(ifelse(solutions, "VERDADEIRA", "FALSA"), explanations, markup = "markdown")
```
\\
\\
Média Amostral:
$$
\bar X = \frac{\sum x_i}{n} \\
\bar X = \frac{`r Mu[1]`+`r Mu[2]`+`r Mu[3]`+`r Mu[4]`+ `r Mu[5]`+`r Mu[6]`}{6} \\
\bar X = \frac{`r sum(Mu)`}{6} \\
\bar X = `r sum(Mu)/6` \\
arredondando \\
\bar X = `r round(sum(Mu)/6, 2)`
$$
Desvio Padrão Amostral:
$$
S = \sqrt{\frac{\sum (X_i-\bar X)^2}{n-1}} \\
S = \sqrt{\frac{(`r Mu[1]`-`r Mean`)^2+(`r Mu[2]`-`r Mean`)^2+(`r Mu[3]`-`r Mean`)^2+(`r Mu[4]`-`r Mean`)^2+(`r Mu[5]`-`r Mean`)^2+(`r Mu[6]`-`r Mean`)^2}{6-1}} \\
S = \sqrt{\frac{(`r (Mu[1]-Mean)`)^2+(`r (Mu[2]-Mean)`)^2+(`r (Mu[3]-Mean)`)^2+(`r (Mu[4]- Mean)`)^2+(`r (Mu[5]-Mean)`)^2+(`r (Mu[6]-Mean)`)^2}{6-1}} \\
S = \sqrt{\frac{`r (Mu[1]-Mean)^2`+`r (Mu[2]-Mean)^2`+`r (Mu[3]-Mean)^2`+`r (Mu[4]- Mean)^2`+`r (Mu[5]-Mean)^2`+`r (Mu[6]-Mean)^2`}{6-1}} \\
S = \sqrt{\frac{`r (Mu[1]-Mean)^2+(Mu[2]-Mean)^2+(Mu[3]-Mean)^2+(Mu[4]- Mean)^2+(Mu[5]-Mean)^2+(Mu[6]-Mean)^2`}{6-1}} \\
S = `r sqrt(((Mu[1]-Mean)^2+(Mu[2]-Mean)^2+(Mu[3]-Mean)^2+(Mu[4]- Mean)^2+(Mu[5]-Mean)^2+(Mu[6]-Mean)^2)/5)`
$$
Coeficiente de Variação Amostral:
$$
CV = \frac{S}{\bar X}*100 \\
CV = \frac{`r desvpad`}{`r Mean`}*100 \\
CV = `r desvpad/Mean`*100 \\
CV = `r desvpad/Mean*100` \\
CV = `r round(desvpad/Mean*100, 2)`
$$
A Variação Amostral:
$$
s^2 = (s)^2 \\
s^2 = (`r desvpad`)^2 \\
s^2 = `r desvpad^2` \\
$$
Mediana Amostral para n par:
$$
Me = \frac{x_{\frac{n}{2}}+x_{\frac{n}{2}+1}}{2} \\
Me = \frac{x_{\frac{6}{2}}+x_{\frac{6}{2}+1}}{2} \\
Me = \frac{x_3+x_{3+1}}{2} \\
Me = \frac{`r rol[3]`+`r rol[4]`}{2} \\
Me = \frac{`r rol[3] + rol[4]`}{2} \\
Me = `r (rol[3] + rol[4])/2` \\
$$
Meta-information
================
exname: media
extype: mchoice
exsolution: `r mchoice2string(solutions)`Faça o download no link abaixo.
15.2. mchoice_descritivas.Rmd
Vamos analisar alguns elementos desta questão:
2.10 Regras de Pontuação em Questões de Múltipla Escolha
As perguntas do tipo única escolha (schoice), numérica (num) ou texto curto (string) são avaliadas como completamente corretas ou completamente erradas, com pontuações de 100% quando corretas e 0% quando erradas.
Por outro lado, as perguntas de múltipla escolha (mchoice) podem ser
pontuadas de diversas maneiras, incluindo a possibilidade de pontuação
parcial. Para isso, é necessário utilizar o argumento
rule = "", seguindo as regras abaixo:
- rule = “false”
- Penalidade = 1/(nº FALSAS)
- rule = “false2”
- Penalidade = 1/(max(nº FALSAS, 2))
- rule = “true”
- Penalidade = 1/(nº VERDADEIRAS)
- rule = “none”
- Penalidade = 0
- Assinalar uma FALSA não tem nenhum efeito.
- rule = “all”
- Penalidade = 1
- Uma única FALSA selecionada cancela todas as VERDADEIRAS
- Penalidade = 1
As opções “false”, “false2” e “true” utilizam fórmulas para computar uma penalidade para cada alternativa falsa assinalada.
Vamos utilizar um exercício do tipo mchoice visto
anteriormente para exemplificar as diferentes opções.
2.10.1 rule = “false”
Vejamos alguns exemplos, utilizando o default
rule = “false”, onde a penalidade = 1/(nº FALSAS). Esse é o
defalt da função exams2moodle().
Na figura (A), foi marcada apenas as alternativas correta, a
pontuação portanto será completa, em função do número de alternativas
corretas marcadas e da quantidade total de alternativas corretas na
questão, nesta caso, são 3 alternativas corretas no total, assim, cada
alternativa correta vale 0,333 ponto somando 3 * 0,333 = 1,00
pontos.
Na figura (B), foram marcadas 2 alternativas corretas, somando 3,33 +
0,33 = 0,67 ponto.
Na figura (C), foram marcadas 2 alternativas erradas, somando 0,00
ponto, não sendo atribuído nota negativa.
Na figura (D), foram marcadas 3 alternativas corretas, somando 3,33 +
0,33 + 0,33 = 1,00 ponto, porém também foi marcada uma das duas
altenativas erradas, gerando uma penalidade de peso igual a 1/(n°
FALSAS), neste caso são duas erradas, 1/2 = -0,50. assim a nota atingida
na questão foi de 1-0,5 = 0,5 pontos.
Cada alternativa falsa assinalada dá uma penalidade de 0,50 ponto (1/2). Assim:
- Assinalar 3 corretas e 1 falsa resulta em 0,50 ponto: 3 × 0,333 − 1
× 0,50 = 0,50.
- Assinalar 2 corretas e 1 falsa resulta em 0,17 ponto: 2 × 0,333 − 1
× 0,50 = 0,17.
- Assinalar 3 corretas e 2 falsas resulta em 0,0 ponto: 3 × 0,333 − 2 × 0,50 = 0,0.
2.10.2 rule = “false2”
Semelhante ao rule = “false”, porém a penalidade é
calculada como 1/(max(nº FALSAS, 2)). Isso implica que quando se tem
apenas uma alternativa falsa, a penalidade é -0.5, mas quando se tem
duas ou mais alternativas falsas, a penalidade é equivalente a
rule = “false”.
2.10.3 rule = “true”
Vejamos alguns exemplos, utilizando o rule = “true”,
onde a penalidade = 1/(nº VERDADEIRAS).
Na figura (A), foram marcadas as duas alternativas corretas, a
pontuação portanto será parcial, em função do número de alternativas
corretas marcadas e da quantidade total de alternativas corretas na
questão, como são três corretas, cada alternativa correta vale 0,333
ponto, o que soma uma nota parcial de 2 * 0,33 = 0,66 pontos.
Na figura (B), foram marcadas as 3 alternativas corretas, somando 3,33 +
0,33 + 0,33 = 1,00 pontos, porém também foi marcada uma das duas
altenativas erradas, gerando uma penalidade de peso igual a 1/(n°
VERDADEIRAS), neste caso são três corretas, 1/3 = -0,33, assim a nota
atingida na questão foi de 1,00 - 0,33 = 0,67 pontos.
Na figura (C), foi marcada as 3 alternativas corretas, somando 3,33
ponto, porém também foi marcada duas das duas altenativas erradas,
gerando uma penalidade de peso igual a 1/(n° VERDADEIRAS), neste caso
são três corretas, 1/3 = -0,33, assim a nota atingida na questão foi de
0,33 - 2*0,33 = -0,33, porém não é atribuído notas negativas, assim a
nota final é zero.
Cada alternativa falsa assinalada dá uma penalidade de 0,33 ponto (1/3). Assim:
- Assinalar 3 corretas e 1 falsa resulta em 0,67 ponto: 3 × 0,333 − 1
× 0,33 = 0,67.
- Assinalar 2 corretas e 1 falsa resulta em 0,33 ponto: 2 × 0,333 − 1
× 0,33 = 0,33.
- Assinalar 3 corretas e 2 falsas resulta em 0,0 ponto: 3 × 0,333 − 2
× 0,33 = 0,33.
- Assinalar 2 corretas e 2 falsa resulta em 0,33 ponto: 2 × 0,333 − 2 × 0,33 = 0,00.
Vejamos alguns exemplos, utilizando o
rule = “all”.
Na pelalidade “all” uma única FALSA selecionada cancela todas as
VERDADEIRAS, zerando a nota da questão.
Observe que na questão da figura são duas alternativas corretas e que foram marcadas, cada alternativa correta vale 0,5 pontos, o que soma 1,00 pontos, porém também foi marcada uma das três altenativas erradas, gerando uma penalidade, que no caso de rule = “all” uma única alternativa errada assinalada zera a nota da questão. Aassim a nota atingida na questão foi zero.
2.10.4 rule = “none”
Já na penalidade rule = “none” assinalar uma ou mais das
FALSAS não tem nenhum efeito na nota da questão.
Na figura, foram marcadas todas as duas alternativas corretas, porém também foi marcada duas das tres altenativas erradas, no entanto, para role = “none”, não gera nenhuma penalidade. Assim a nota atingida na questão foi 1,0 ponto.
CUIDADO: Essa regra
rule = "none"cria uma situação em que, se todas as alternativas são assinaladas, a questão terá pontuação total (100%).
2.11 Questões do tipo
combinadas cloze
Esse tipo de questão é uma forma de juntar mais de um tipo de questão em uma mesma, podendo ainda serem de tipos distintos, ou seja, é uma combinação de tipos de questões.
2.11.1 Questão 14. ANOVA
Neste primeiro exemplo sobre Análise de Variancia (ANOVA) de experimento no Delineamento Inteiramente Casualizado (DIC), vamos combinar diversas respostas do tipo numérica (num) e uma resposta do tipo esclha única (schoice).
Veja o exemplo na figura abaixo:
O código em RMarkdown desta questão:
```{r dgp, include = FALSE, echo = FALSE, results = "hide"}
library(exams)
library(knitr)
library(ExpDes.pt)
library(pacman)
library(agricolae)
options(scipen = 999) #prevent scientific notation
## Definições prévias do experimento
t <- sample(2:3, 1) # número de tratamentos
j <- sample(4:5, 1) # número de repetições
##----------------------------------------------------------------------
mt <- rep(200,t)
sg.t <- 800
sg.j <- 10
sg.e <- 600
t.dat <- matrix(rnorm(t,mt, sqrt(sg.t)),
nrow = t*j) # iésimo efeito de A
j.dat <- matrix(rnorm(j, 0, sqrt(sg.j)),
nrow = t*j) # késimo efeito de Bloco
e.dat <- matrix(rnorm(t*j, 0, sqrt(sg.e)),
nrow = t*j, ncol = 1) # iésimo efeito aleatório
plan <- transform(data.frame(expand.grid(TRAT=gl(t,1,la=LETTERS[1:t]),
REP = 1:j),
Y = c(round(j.dat + t.dat + e.dat)/5)),
TRAT = factor(TRAT),REP = factor(REP)) # tabela
## Estrutura dos dados
REP <- plan$REP
TRAT <- plan$TRAT
Y <- plan$Y
## SOLUTION
glt <- t-1
gle <- t*(j-1)
gltot <- glt+gle
anova<-aov(Y ~ TRAT, data=plan)
myanova <- summary(aov(Y ~ TRAT, data=plan))
sqt <- round(myanova[[1]][1,2],3)
sqe <- round(myanova[[1]][2,2],3)
sqtot <- sqt + sqe
qmt <- round(myanova[[1]][1,3],3)
qme <- round(myanova[[1]][2,3],3)
fc <- round(myanova[[1]][1,4],3)
ft <- round(qf(1-0.05,glt,gle),2)
pv <- round(myanova[[1]][1,5],3)
ef_trat <- ifelse(myanova[[1]][1,5]<=0.05,
"Significativo",
"Não Significativo")
cv <- round(sqrt(qme)/mean(Y)*100, 3)
```
Question
========
Uma experimento no delineamento inteiramente ao acaso foi realizado para analisar o desempenho de `r t` híbridos de tomate $Solanum\ lycopersicum$ do grupo de formato Santa Cruz (Híbridos `r levels(TRAT)`) e `r j` repetições. As avaliações foram sistematizadas quanto a massa média de frutos comerciais na categoria extra em $Y (g/planta)$, os dados estão apresentados na tabela a seguir:
Considerando $\alpha$ = 5% resolva o quadro da ANOVA, interprete e reponda as questões abaixo.
*OBS. Utilize 3 casas decimais e a vírgula como separador decimal nas suas respostas numéricas. Exemplo: 1,234*
$\textbf {Tabela\ de\ dados}$
```{r table, echo=FALSE}
kable(data.frame(TRAT, REP, Y), align="ccc")
```
Complete o quadro da Análise de Variância.
|FV |GL |SQ |QM |Fcal |p-valor |
|:-: |:-: |:-: |:-: |:-: |:-: |
|TRAT |##ANSWER1##|##ANSWER3##|##ANSWER5##|##ANSWER7##|##ANSWER8##|
|ERRO |##ANSWER2##|##ANSWER4##|##ANSWER6##| | |
Qual o valor do Coeficiente de Variação (em %, sem o símbolo %, somente o valor com 3 casas decimais)?
##ANSWER9##
Existe diferença significativa entre os tratamentos.
##ANSWER10##
Answerlist
----------
*
*
*
*
*
*
*
*
*
* O efeito de Tratamnto é significativa.
* A diferença entre os tratamentos não é estatisticamente significativa.
Solution
========
ANOVA
```{r regression, echo = FALSE, comment = NA}
myanova
```
Coeficiente de Variação (em %) é: `r cv`
O efeito de Tratamnto é `r ef_trat`
Meta-information
================
exname: DIC1
extype: cloze
exclozetype: num|num|num|num|num|num|num|num|num|schoice
exsolution: `r glt`|`r gle`|`r sqt`|`r sqe`|`r qmt`|`r qme`|`r fc`|`r pv`|`r cv`|`r ifelse(myanova[[1]][1,5]<=0.05, "10", "01")`
extol: 0.01Faça o download no link abaixo.
14. cloze_anova_add_tabela.Rmd
Vamos analisar alguns elementos desta questão:
Tanto o número de tratamentos, quanto o número de repetições são gerados
aleatoriamente., as variações dos efeitos de tratamento, bloco e erro
também são gerados aleatoriamente, montando assim uma tabela de dados
“única” para cada realização do experimento.
É apresentado os dados em forma de tabela, gerada pela função
kable do pacote {knitr} e solicitado ao aluno
que complete o quadro da ANOVA, e responda a duas questões.
O quadro da Análise de Variância foi estruturado utilizando a
estrutura de tabela do rmarkdown e para incluir os campos de resposta
internamente a tabela, foi utilizado o marcador de campo
##ANSWER##.
Observe nas Meta-information que a questão é do tipo
extype: cloze.
O tipo de resposta para cada ítem da tabela é
exclozetype: num|num|num|num|num|num|num|num|num|schoice.
A solução de cada ítem da questão é dada pelas variáveis exsolution.
2.12 Outros exemplos de questões
2.12.1 Questão 16. Mercado de Ações
Nesta questão são obtdos os dados de preços de ações da Petrobras
(PETR4.SA) e plotado o gráfico da variação diária das ações da empresa.
Esses dados são obtidos por meio do pacote {quantmod} e a
função getSymbols(). A questão é do tipo escolha única
(schoice) e o aluno deve interpretar o gráfico de ações.
O código em RMarkdown desta questão:
```{r echo=FALSE, results="hide", warning=FALSE, message=FALSE}
library(tidyverse)
library(exams)
library(quantmod)
```
```{r echo=FALSE, results="hide", warning=FALSE, message=FALSE}
# Dados da questão
# Selecionar aleatoriamente a data de início entre os mêses de janeiro a fevereiro de 2024
data_inicio <- sample(seq(as.Date("2024-03-01"),
as.Date("2024-03-31"),
by = "day"), 1)
# Definiar a data de término como 14 dias a mais que a data de início
data_fim <- data_inicio + 14
getSymbols("PETR4.SA",
from = data_inicio,
to = data_fim)
```
```{r echo=FALSE, results="hide", warning=FALSE, message=FALSE}
# Resposta Correta do número de dias em que o preço da ação da empresa fechou em queda
df_prices <- get("PETR4.SA")
df_prices <- df_prices |> na.omit()
df_prices <- df_prices |> as_tibble()
df_prices <- df_prices |>
mutate(diferenca = PETR4.SA.Close - PETR4.SA.Open)
# Resposta Correta
resp <- df_prices |>
filter(diferenca < 0) |>
nrow()
# Crianção das alternativas
alternativas <- num_to_schoice(resp,
range = c(0, 14),
delta = 1,
digits = 0)
```
Question
==========
Observe o gráfico abaixo, referente a variação diária das ações da Petrobras.
Ação da PETR4.SA no período de `r format(data_inicio, format = "%d %B %Y")` a `r format(data_fim, format = "%d %B %Y")`.
```{r, echo=FALSE, fig.width=6, fig.height=4}
chart_Series(PETR4.SA)
```
\
**Qual o número de dias em que o preço da ação da empresa fechou em queda?**
```{r questionlist, echo=FALSE, results='asis'}
answerlist(alternativas$questions,
markup = 'markdown')
```
Solution
==========
```{r solutionslist, echo=FALSE, results='asis'}
exams::answerlist(ifelse(alternativas$solutions, 'TRUE', 'FALSE'),
markup = 'markdown')
```
Meta-information
==========
exname: acoes
extype: schoice
exsolution: `r mchoice2string(alternativas$solutions)`
exshuffle: TRUEFaça o download no link abaixo.
1. .Rmd
Nesta questão foi utilizado o pacote {quantmod} para
obter os dados de preços de ações da Petrobras (PETR4.SA) e a função
chart_Series() para plotar o gráfico da variação diária das
ações da empresa. O tipo de gráfico gerado é o
candlesticks, que possibilita a interpretação de muitos
padrões de negociação das açõe, sendo o mais usado na Análise Técnica de
Ações. Saiba
mais
2.12.2 Questão 17. Inventário Florestal
Nesta questão é calculado o volume médio de madeira de uma espécie
florestal utilizando o método de cálculo do fator de forma. Os dados são
obtidos do pacote {florestal} e a função
indvol().
Um arquivo Excel é gerado com os dados da tabela e o aluno deve baixar o
arquivo para responder a questão.
A questão é do tipo escolha única (schoice) e o aluno deve assinalar a
alternativa correta quanto ao volume médio de madeira da espécie
sorteada.
O código em RMarkdown desta questão:
```{r echo=FALSE, results="hide", warning=FALSE, message=FALSE}
library(tidyverse)
library(exams)
#remotes::install_github("igorcobelo/florestal")
library(florestal)
library(readxl)
```
```{r echo=FALSE, results="hide", warning=FALSE, message=FALSE}
# Dados da questão
data("simple1")
# Tabela com os dados
tb <- simple1 |>
mutate(Plot = rep(1,length(simple1$Plot)),
Individual = seq(1:length(simple1$Plot))) |>
arrange(Specie)
## FILE
writexl::write_xlsx(tb, "tb.xlsx")
# Cálculo do volume por árvore usando o fator de forma
fat <- sample(seq(0.6, 0.8, by=0.1), 1)
IF_f <- indvol(x = tb,
mens = "plot",
f = fat)
# Espécie sorteada
esp_y <- IF_f$spp |>
unique() |>
sample(1)
# Volume médio de madeira (m³) para a especie sorteada
resp <- IF_f |>
dplyr::filter(spp == esp_y) |>
ungroup() |>
summarise(Volume = mean(Volume))
```
```{r echo=FALSE, results="hide", warning=FALSE, message=FALSE}
# Crianção das alternativas
alternativas <- num_to_schoice(resp$Volume,
range = c(0.14, 0.36),
delta = 0.01,
digits = 3)
```
Question
==========
Com base nos dados da tabela [tb.xlsx](tb.xlsx) calcule e assinale o volume médio de madeira da espécie *`r esp_y`* utilizando o método de cálculo do fator de forma, considerando esse igual a $`r fat`$.
Assinale a alternativa correta quanto ao volume médio de madeira (m³) para a espécie *`r esp_y`*:
```{r questionlist, echo=FALSE, results='asis'}
answerlist(alternativas$questions,
markup = 'markdown')
```
Solution
==========
```{r solutionslist, echo=FALSE, results='asis'}
exams::answerlist(ifelse(alternativas$solutions, 'TRUE', 'FALSE'),
markup = 'markdown')
```
Meta-information
==========
exname: inventario
extype: schoice
exsolution: `r mchoice2string(alternativas$solutions)`
exshuffle: 5Faça o download no link abaixo.
17. schoice_floresta.Rmd
Nesta questão foi utilizado o pacote {florestal} para
obter os dados de volume de madeira de uma espécie florestal, e a função
indvol() para calcular o volume de madeira por árvore. A
espécie florestal é sorteada aleatoriamente e o volume médio de madeira
é calculado para a espécie sorteada. A resposta correta é apresentada em
forma de alternativas, geradas pela função num_to_schoice()
do pacote {exams}.
A base de dados é exportada para um arquivo Excel utilizando a função
writexl::write_xlsx() e a tabela é apresentada no enunciado
da questão.
2.12.3 Questão 18. ANOVA DBA com Croqui do Experimento
Vejamos um exemplo de questão do tipo cloze com uma
ANOVA de um experimento no Delineamento de Blocos ao Acaso (DBA) com um
croqui do experimento no enunciando da questão. Também é apresentado no
feedback da questão o quadro a da ANOVA e um gráfico com o teste de
médias (Tukey) do experimento e a produtividade dos genótipos de
Jiló.
O código em RMarkdown desta questão:
```{r dgp, include = FALSE, echo = FALSE, results = "hide"}
library(exams)
library(knitr)
library(ExpDes.pt)
library(pacman)
library(agricolae)
library(tidyverse)
library(pander)
library(gridExtra)
library(grid)
options(scipen = 999) #prevent scientific notation
## Definições prévias do experimento
t <- sample(3:4, 1) # Número de tratamentos
trat <- LETTERS[1:t] # tratamentos
r <- sample(5:6, 1) # Blocos
sort = design.rcbd(trat, r, serie = 0)
tab <- sort$book |>
as.tibble() |>
arrange(trat)
# Crinado o Y
mt <- rep(200, t)
sg.t <- 1000
sg.j <- 10
sg.e <- 1000
t.dat <- matrix(rnorm(t, mt, sqrt(sg.t)),
nrow = t*r) # iésimo efeito de Trat
j.dat <- matrix(rnorm(t, 0, sqrt(sg.j)),
nrow = t*r) # késimo efeito de Bloco
e.dat <- matrix(rnorm(t*r, 0, sqrt(sg.e)),
nrow = t*r, ncol = 1) # iésimo efeito aleatório
Y <- c(round(j.dat + t.dat + e.dat)/2) %>% sort()
tab <- tab %>%
mutate(Prod = Y,
Linha = as.numeric(substr(plots, 2, 2))) |>
rename(Parcela = plots,
Bloco = block,
Tratamento = trat) %>%
arrange(Parcela)
# Gerando Figura
gg1 <- ggplot(data = tab,
mapping = aes(x = Bloco,
y = Linha,
fill = Tratamento)) +
geom_tile() +
geom_text(mapping = aes(label = sprintf("%s \n %.1f",
Tratamento, Prod))) +
ggtitle("Croqui do Experimento")+
labs(color = "Tratamento")+
ylab(" ") +
theme(axis.text.y = element_blank(),
axis.ticks.y = element_blank())+
coord_equal()
## SOLUTION
glt <- t-1
glb <- r-1
gle <- (t-1)*(r-1)
gltot <- t*r-1
anova<-aov(Prod ~ Tratamento + Bloco,
data = tab)
myanova <- summary(anova)
sqt <- round(myanova[[1]][1,2],3)
sqb <- round(myanova[[1]][2,2],3)
sqe <- round(myanova[[1]][3,2],3)
sqtot <- sqt + sqb + sqe
qmt <- round(myanova[[1]][1,3],3)
qmb <- round(myanova[[1]][2,3],3)
qme <- round(myanova[[1]][3,3],3)
fct <- round(myanova[[1]][1,4],3)
fcb <- round(myanova[[1]][2,4],3)
ftt <- round(qf(1-0.05,glt,gle),2)
ftb <- round(qf(1-0.05,glb,gle),2)
pvt <- myanova[[1]][1,5]
ef_trat <- ifelse(myanova[[1]][1,5]<=0.05,
"Significativo", "Não Significativo")
pvb <- myanova[[1]][2,5]
ef_bloco <- ifelse(myanova[[1]][2,5]<=0.05,
"Significativo", "Não Significativo")
cv <- round(sqrt(qme)/mean(tab$Prod)*100, 3)
tukey <- HSD.test(anova, "Tratamento")
q <- tukey$parameters[[4]]
delta <- round(q*sqrt(qme/r),3)
```
Question
========
Uma experimento no delineamento blocos ao acaso foi realizado para analisar o desempenho de `r t` genótipos de Jiló $Solanum\ gilo$ Raddi (`r trat`) utilizando `r r` repetições. As avaliações foram sistematizadas quanto a massa de frutos em $(t/ha)$, os dados estão apresentados na tabela a seguir:
Considerando $\alpha$ = 5% resolva o quadro da ANOVA, interprete e reponda as questões abaixo.
*OBS. Utilize 3 casas decimais e a vírgula como separador decimal nas suas respostas numéricas e não utilize separador de milhar. Exemplo: 1234,567*
*A margem de erro adimitada como correta em cada item é de 0,02 para mais ou para menos*
$\textbf {Figura 1: Croqui do Experimento com os tratamentos e a produtividade de genótipos de Jiló.}$
```{r echo=FALSE, fig.width= 8, fig.height= 8}
gg1
```
Complete o quadro da Análise de Variância.
|FV |GL |SQ |QM |Fcal |p-valor |
|:-: |:-: |:-: |:-: |:-: |:-: |
|TRAT |##ANSWER1##|##ANSWER4##|##ANSWER7##|##ANSWER10##|##ANSWER12##|
|BLOCO|##ANSWER2##|##ANSWER5##|##ANSWER8##|##ANSWER11##|##ANSWER13##|
|ERRO |##ANSWER3##|##ANSWER6##|##ANSWER9##| | |
Qual o valor do Coeficiente de Variação (em %, sem o símbolo %, somente o valor com 3 casas decimais)?
##ANSWER14##
Existe diferença significativa entre os tratamentos?
##ANSWER15##
Qual o valor do $\Delta$ (Difereça Mínima Significativa) do Teste Tukey para compararar as médias ao nível de 5% de probabilidade de erro é:
##ANSWER16##
Answerlist
----------
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* O efeito de Tratamnto é significativa.
* A diferença entre os tratamentos não é estatisticamente significativa.
*
Solution
========
Resolução:\
$ANOVA$.
```{r myanova, echo=FALSE, fig.cap=" "}
panderOptions('knitr.auto.asis', FALSE)
pander(myanova)
```
O efeito de Tratamnto é `r ef_trat`
O valor do Coeficiente de Variação (em %) é: `r cv` \
$Teste\ Tukey$.
```{r Tukey, echo=FALSE, fig.cap=" "}
pander(tukey$groups)
```
O valor do $\Delta$ (Difereça Mínima Significativa) do Teste Tukey para compararar as médias ao nível de 5% de probabilidade de erro é: `r delta`
$Gráfico$.
```{r plot, echo=FALSE, fig.cap=" ", fig.height=8, fig.width=12}
graf <- tukey$groups %>%
rownames_to_column(var = "Trat") %>%
# mutate(Prod = reorder(Trat, -Prod)) %>%
ggplot(aes(Trat, Prod)) +
geom_col(alpha = 0.8, color = "black") +
geom_text(aes(label = groups), vjust = 1.8, size = 9, color = "white") +
labs(title="Massa de frutos por genotipos de Jilo",
x = "Genotipos",
y = "Massa de frutos (t/ha)") +
theme_bw(16)
graf
```
Meta-information
================
exname: DBA_P1
extype: cloze
exclozetype: num|num|num|num|num|num|num|num|num|num|num|num|num|num|schoice|num
exsolution: `r glt`|`r glb`|`r gle`|`r sqt`|`r sqb`|`r sqe`|`r qmt`|`r qmb`|`r qme`|`r fct`|`r fcb`|`r pvt`|`r pvb`|`r cv`|`r ifelse(myanova[[1]][1,5]<=0.05, "10", "01")`|`r delta`
extol: 0.02 2.13 Teste de estresse
Antes de realmente usar um exercício dinâmico em um curso, ele deve
ser exaustivamente testado. Embora certos aspectos exijam uma leitura
crítica por parte de um ser humano, outros aspectos podem ser testados
automaticamente em R.
Após o desenvolvimento de um exercício dinâmico, recomenda-se um teste
completo antes de incluir o exercício na avaliação do aluno. No pacote
R/exames existe a função stresstest_exercise() e suas
funções auxiliares. Embora os professores ainda tenham de avaliar
cuidadosamente cada detalhe da questão, a referida função pode ajudar no
aspecto da abrangência dos possíveis resultados, verificando:
* se o processo de geração de dados funciona sem erros ou loops
infinitos.
* quanto tempo leva um sorteio aleatório do exercício.
* em que faixa os resultados corretos se enquadram.
* se existem padrões nos resultados que os alunos possam aproveitar para
adivinhar a resposta correta.
Para fazer isso, a função pega o exercício e o compila diversas vezes. Em cada uma das iterações, a(s) solução(ões) correta(s) e os tempos de execução são armazenados em um quadro de dados junto com todas as variáveis (numéricas/inteiras/caracteres de comprimento 1) criadas pelo exercício. Este quadro de dados pode então ser usado para examinar a existência de possíveis resultados indesejáveis. Mais especificamente, para alguns valores das variáveis, as soluções podem tornar-se extremas de alguma forma (por exemplo, muito pequenas ou muito grandes, etc.) ou as respostas de escolha única/múltipla escolha podem não ser distribuídas uniformemente.
Vamos agora testar uma questão do tipo numérica utilizando o comando
teste <- stresstest_exercise("2. num_media_2.Rmd").
O número de iterações padrão é 100. A seguir, plotamos o resultado que
foi armazenado na variável teste.
plot(teste).
Curiosidade: A questão
2. num_media_2.Rmdfoi desenvolvida para calcular a média de uma amostra de números aleatórios provenientes da distribuição uniforme, ao gerarmos 100 verssões da questão para o teste de estresse, observamos que a distribuição da média dos valores gerados se aproxima de uma distribuição nomal, o que é explicado pelo Teorema do Limite Central.
Vamos agora testar uma questão do tipo única escolha
schoice utilizando o comando
teste <- stresstest_exercise("10. schoice_pitagoras_grafico_At2.Rmd").
O número de iterações padrão é 100. A seguir, plotamos o resultado que
foi armazenado na variável teste.
plot(teste).
2.14 Tarefa 4
- Criar uma avaliação no moodle com quatro questões, contendo pelo
menos uma questão do tipo numérica (num) uma do tipo única escolha
(schoice) e uma do tipo agrupada (cloze). O tema das questões é livre. A
questões devem ser desenvolvidas em Rmarkdown e exportadas para o Moodle
com dez versões de cada questão para um arquivo XML utilizando a função
exams2moodle()e importe para o Moodle.
Entregue*: Poste no Moodle as questões elaboradas em formato .RMD, e o print da avaliação montada no Moodle.
3 Tópicos Extras
3.1 Provas impressas em PDF juntamente com gabarito
O pacote {exams} permite a geração de provas com
questões aleatórias em formato PDF para impressão e digitalização das
folhas respostas e correção automática. Para isso, deve-se utilizar a
função exams2nops(). Abaixo um exemplo de uma prova gerada
com 2 questões de única escolha e 3 versões aleatórias.
```{r}
# Selecionando a lista de questões que farão parte da prova
prova <- list("questao_9.Rmd",
"questao_10.Rmd")
# Definindo a semente para a reproducibilidade
set.seed(13579)
# Criando a folha respsosta e caderno de questões
exams::exams2nops(file = prova,
n = 3,
name = "prova_1")
# Utilizando a mesma semente para criar o gabarito
set.seed(13579)
# Criando o gabarito detalhado de cada prova
exams2pdf(prova, n=3)
```Veja mais em:
https://www.r-exams.org/intro/written/.
https://www.r-exams.org/tutorials/exams2nops/.
https://www.r-exams.org/tutorials/nops_language/.
3.2 ChatGPT e R/Exams
Neste tutorial é abordados algumas ideias de integração entre essas
duas ferramentas incríveis para a criação de questões de
avaliação.
Usando ChatGPT para
criar perguntas R/exames de múltipla e única escolha
3.3 Incorporação de exercícios R/exames em tutoriais de alunos
Os exercícios R/exames podem ser incorporados em tutoriais de alunos para ajudar a reforçar o aprendizado. Tutorial
3.4 Automatizando a estrutura das questões - ShinyExams
Veja mais em: https://github.com/flaviobarros/shinyExams
4 Referências utilizadas e Indicações de materiais.
Prof. Fernando Haesbaert - Canal no YouTube
R Markdown: The Definitive Guide
XIE, Yihui; ALLAIRE, J. J.; GROLEMUND, Garrett. R Markdown: The Definitive Guide. 2023
XIE, Yihui; DERVIEUX, Christophe; RIEDERER, Emily. R Markdown Cookbook. Boca Raton: CRC Press, 2020.